Generierung von Hypothesen und Lösungsansätzen

Handlungsempfehlungen für das verhaltensorientierte Controlling

Repraesentativitaetsheuristik

Komplexe Aufgaben in Teilaufgaben zerlegen

Beispiel des Konkursrisikos:- Einschätzung jedes wichtigen Aspekts als separate Teilaufgabe explizit verlangt => verhindert Ignorieren wichtiger Details

Ueberoptimismus

klassische Lösung: Höheren pauschalen Renditehürden NICHT ZIELFUEHRENDGefahr: Unzufruedenheit a) nicht klar erkennbar warum Mindestrendite so hoch operativen Mitarbeiter: 'Nur der teure Overhead sorgt dafuer' d b) Kommuniziert man Grund: Es wird noch optimistischer kalkuliert

Beispiel: 5% Rendite von Projekten noetig: 12% Angesetzt- Probleme: mache rechnen sich aus dem Markt, andere sind zu optimistisch- Ueberoptimismus ist sehr individuell

1. Individuelle Persoenlichkeit des Managers kennen und spezifisch agieren- Manager kennen- vorgeschichte kennen: Mehrere erfolgreiche Projekte? Ueberoptimismus!

2. in aufgeheizten 'enthusiastischen' Situationen entstandene Loesungsansaetze skeptisch hinterfragen- zB Ford: Abkuehlungszeit (Bedrohung durch japanischen Markt) 1. Ideen gesammelt 2. mehrwoechiges Implementierungsverbot 3. nochmal bewertet

3. Unbeteiligte das Projekt beurteilen zu lassen- Kollegen aus anderen Unternehmensbereichen / Berater - kritischere, realistischere Bewertung, als dies den emotional Beteiligten möglich ist

4. Vergleichszahlen von anderen Projekten zur Verfuegung stellener- Daten von Projekten im eigenen Unternehmen- oder Beispiele aus relevanten Marktumfeld

5. Verantwortliche: Begründen, warum Projekt bessere Chancen als Vergleichsprojekte- Warum soll ihm gelingen, was der Konkurrenz nicht gelingt? => Diskussion: Wettbewerbsvorteil oder Überoptimismus - hilfreich: kontrollierter Konflikt in Gruppendiskussion eine Person: Advocatus Diaboli = schlechteste denkbare Zukunftsentwicklung annehmen alle Kritikpunkte / Argumente gegen den Projekterfolg vorzubringen

Rolle Controller: Kritischer Counterpart oder Sparringspartner- Kernkompetenz: Andere Sicht auf das Geschäft einnehmen (!= Manger)- kritischer Sparringspartner: fordert Manager heraus, hinterfragt Hypothesen/Loesungen

Overconfidence

ist verlernbar!korrekte Beurteilung des eigenen Schätzvermögens ist erlernbar

1. Unternehmenskulur fuer einen offenen Umgang mit Unsicherheit schaffen

- Metawissen ueber Zuverlaessigkeit des eigenen Unwissen: Transparenz über Unsicherheit der Schätzungen / Prognosen des Controlling- Neigung: Zuversicht / selbstsicheres Auftreten = Kompetenz Entscheider: Hemmungen klarzustellen, dass sie sich nicht sicher sind- eine Massnahme: Explizite Suche nach gegenläufigen Informationen nicht uebertreiben, sonst werden Leute zu kritisch (selbst wenn richtig)

2. Schaetzratings auf Basis historischer Daten durchfuehren

- zB bei Royal Dutch Shell - Neue Geologen: Oelbohrungen falsch eingeschätzt, 10% statt 40% Wahrscheinlichkeit- Trainingsprogramm: Rohdaten vergangener Bohrprojekte analysiert (wie bei aktuellen Projekten) Erfolgswahrscheinlichkeiten für jede Bohrstelle angegeben => sofort Feedback ohne Verluste

3. Feedback geben (moeglichst zeitnah)

- sO Feedback ist der Trick

haben gelernt Overconfidence zu vermeiden:- Meteorologen- Wirtschaftspruefer (sogar underconfident)- auch Controller gute Vorrausssetzungen: Manager auf Overconfidence hinweisen

Sonstige Empfehlungen

1. Phase der Ideengenerierung: Eher zu viele als zu wenige Hypothesen aufstellen- ++Wahrscheinlichkeit, dass korrekter Lösungsansatz dabei- Vorsicht: Zwang zu zu vielem Hypothese: geringe Quali

2. branchenspezifische Kenntnisse erwerben: - Controller: Spezifische Industrieexpertise (nicht nur Methodenkenntnisse) - Hypothesen von Managern nicht unkritisch übernehmen- falls falsche Erklärung ab => falsche Fährte (schlechter als Verlgeichsgruppe ganz ohne Infos)

3. offen für neue Erkenntnisse bleiben- Menschen: schwer einmal akzeptierte Hypothese loszulassen

4. Nutzung von Entscheidungshilfen: Statistik = Mensch- zB statistische Verfahren: Hypothesen zukünftiger Entwicklungen - häufig Daten aus Vergangenheit => Zukunft (zB Bruttoinlandsproduktes)- Vorteil Statistische Verfahren: Mehr Daten, keine kognitivern Verzerrungen - Nachteil Statistische Verfahren: Verallgemeinerungen, != konkreter Fall - Prognosen: Statistische Verfahren mit Hypothesen von Personen verknuepfen = „Beinbruch-Hinweis“ (engl. broken leg cue) - menschlicher Entscheidungsträger weiß, dass eine Person gerade ihr Bein gebrochen hat - sehr genau vorhersagen, dass Person am Abend nicht ins Kino - So selten: Statistisches Modell zur vorhersage von Kinobesuchen enthaelt das nicht